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苏忠彦:数字化时代的安全守护神 – 优化安全管理工作的法门

苏忠彦老师苏忠彦 注册讲师 439查看

课程概要

培训时长 : 1天

课程价格 : 扫码添加微信咨询

课程分类 : 数据分析

课程编号 : 5314

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适用对象

项目管理总监,市场营销主管,企业安全部门相关主管, 企业运维部门相关主管,IT首席/资深架构师,CIO(首席信息官),C

课程介绍

【课程对象】项目管理总监,市场营销主管,企业安全部门相关主管, 企业运维部门相关主管,IT首席/资深架构师,CIO(首席信息官),CTO(首席技术官),CSO(首席安全官)

 

【课程时间】6小时

【课程背景】

数字化时代,数字空间成为物理空间的虚拟映射,两者虚实对应、协同交互。当物理世界的人、事、物等要素逐步数字化后,这意味着物理空间与数字空间之间的界限逐渐模糊,进而导致网络安全威胁将可能进一步延伸至物理空间。

 

当下的人类社会步入数字化时代,安全还是一切的前提吗?毫无疑问,答案是肯定的,并且更加重要。

 

数字化时代,安全是基础,是先决条件。进一步解释来说,安全是数字化的边界,也是企业开展业务的边界。但是,从安全的角度来说,以往防护的边界是清晰的,而随着技术的演进,这个边界变得模糊,尤其是受到网路化(5G)和云化所带来的影响。

 

首先,5G是一个连接具备感知能力的网络。在5G环境中,数据遍布各处,网络变得入口多元化、数据立体化、服务个性化。这时,传统的企业边界已不复存在,新的企业边界需由多层面、多维度的安全防御体系来构筑。

 

其次,云化重构了企业的IT基础架构模式,同样让边界变得模糊不清。拿此次新冠疫情带来的企业生产与协作方式的巨大改变来说,云技术应用体现的淋漓尽致,其支撑了云课堂、云办公、云复工、云签约、云商贸等需求,这时已经很难分清楚哪里是企业的边界,哪里是企业的内网,从而需要安全重筑隐藏的边界。

 

也就是说,以往我们所理解的企业边界已经消失,新的边界由安全定义。安全界定的边界也就决定了企业开展业务的边界,它是构建数字化商业的基础。

目的是为企业未来业务开展提供“安全的连接”。

 

那么,“安全定义边界”的理念是什么呢? “以云管网端安全为重心,以身份授权验证为基础,以安全信息平台为枢纽,以风险识别为支撑,构建一个‘多维、可视、联动’的安全机制和技术战略,赋能企业在数字化时代的安全运营能力。”

 

课程将以安全管理为核心,帮助学员认识数字化安全管理的核心思维、了解数据在企业数字化安全变革的过程中的重要性,以及如何识别与规避风险?明确安全管理团队在数字化管理模式变革过程中,应该扮演什么角色,以及应具备哪些核心技能?如何利用现代工具与方法,全面提升安全管理团队成员的业务能力?使学员能够知其然,更能知其所以然。能够使安全管理团队的成员们,能够落实保卫企业实现零失误的安全管理机制,协助企业提升风险识别与规避能力,同时还能提升自身的数字化安全管理专业技能!

 

【课程收益】

  • 了解“数字化”的定义,及其对企业运营的关键意义
  • 了解“安全管理”的定义,及其在工作上的重要性
  • 了解“数字化安全管理”的核心思维
  • 熟悉支持“数字化安全管理”运作的5大关键核心技术
  • 了解赋能数字化安全管理团队的关键举措
  • 了解在数字化安全管理模式变革进程中,如何识别与规避可能发生的风险
  • 从最佳实践与案例分享中,获取宝贵的相关经验与运作模式

 

 

【课程特色】分析理论,知其所以然;实战解析,能趋吉避凶

【课程对象】项目管理总监,市场营销主管,企业安全部门相关主管, 企业运维部门相关主管,IT首席/资深架构师,CIO(首席信息官),CTO(首席技术官),CSO(首席安全官)

 

【课程时间】6小时

 

【课程大纲】


 

  1. “数字化”是个什么概念?
    1. 数字化的定义是什么?
    2. 数字化与信息化有什么不同?
    3. 实际案例分享
  2. “安全管理”对我们在工作上有什么意义?
    1. “管理”与“治理”有什么不同?
    2. “安全管理”的定义为何?
    3.  “安全管理”有具体的衡量指标吗?
    4. 如果没有完善的“安全管理”机制,企业会面临什么风险?
  3. “数字化时代”的安全管理,应该具备什么新思维?
    1. “数字化时代”有什么特征?
    2. 构成“数字化安全管理”的具体要素为何?
    3. 如果没有加上数字思维,在安全管理工作上的挑战为何?
  4. 数字化安全管理的关键技术为何?
    1. 身份授权与认证
    2. 云管网端的安全一体化
    3. 安全平台的标准协议与流程
    4. 安全隐患的识别、规避与退场机制
  5. 安全管理团队的核心能力为何?
    1. 全网互联
    2. 全云打造
    3. 零信任机制
    4. 智能数据分析
  6. 如何识别与规避企业数字化安全管理模式变革所带来的风险?
    1. 明确风险场景的衡量指标
    2. 数据搜集完整性与可靠性
    3. 数据反馈即时性
    4. 报警机制的合理性
  7. 课程总结
    1. 最佳实践与案例分享
    2. 课程总结
    3. 答客问

 

 

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• 苏忠彦:数字经济时代产业转型升级的利器 - 数据仓储建设之道
【课程对象】企业领导人,CEO(首席执行官),CFO(首席财务官),CMO(首席市场官),CIO(首席信息官),CSO(首席安全官),COO(首席运营官),营销业务主管,战略规划业务主管,信息科技部相关主管,信息科技部资深架构师 【课程时间】6小时【课程背景】数字经济,是一个新的经济形态,也是一个新的产业。作为经济学概念的一员,数字经济是人类通过大数据(数字化的知识与信息)的识别,选择,过滤,存储,使用,引导、到实现资源的快速优化配置与再生、实现经济高质量发展的一种经济形态。 用一种内涵比较宽泛的概念来说,凡是直接或间接利用数据来引导资源发挥作用,推动生产力发展的经济形态都可以纳入其范畴。在技术层面,包括大数据、云计算、物联网、区块链、人工智能、5G通信等新兴技术。在应用层面,“新零售”“新制造”等都是其典型代表。 从系统到软件,从软件到互联网,从互联网到数据,从数据到大数据,这些年基于效率提升的产业互联网业发展的如火如荼。但这些名词似乎都还不能代表这一波科技和数据驱动的经济大发展。最明显的是,数据驱动的GDP产值在很多城市GDP中比重越来越高。所以数据不只是生产资料了,它已经逐渐成为经济的重要驱动力,正在开始创造价值,所以数据是生产力。 大数据为企业创造了新的商机。挖掘数据价值是传统企业转型和互联网企业创新的必由之路。然而,复杂的结构化和非结构化数据不能被传统技术处理。大数据挖掘,面对电子邮件、照片、视频、音频、文本等海量信息,新数据可以迅速生成,不同类型的数据混合在一起。对海量数据进行准确、可靠的分析和处理,获取高价值信息,将为企业带来丰厚的利润。 数据仓库是数据仓库开发中最核心的部分。然而完整的数据仓库系统还会涉及其他一些组件的开发,其中最主要的是ETL工程,在线分析处理工具(OLAP)和商务智能(BI)应用等。 了解数字经济,有利于我们在形成数字大局观,在未来数字经济时代不掉队,不被淘汰。特别是在大数据时代,我们能具有先进的数字能力,与时俱进。再进一步,在数字世界里,能从中获取数字经济所带来的红利;甚至有机遇能够制定规则,服务大众。 课程将以数据运作的本质为核心,帮助学员认识数据仓储的核心理念、了解数据仓储是如何建构成的?数据仓储对企业数字化变革有什么影响?数据本身为什么成为在数字经济构成的核心要素?如何利用大数据工具与方法,全面提升企业在数字经济时代的生产力?使学员能够知其然,更能知其所以然。能够使企业经营团队,能够具备展望未来的数字经济新思维,协助企业提升创新能力与生产力,同时还能提升自身的数字化数据治理能力,快速占领行业制高点! 【课程收益】了解“数据仓储”的定义,与对企业经营的影响了熟悉“数据资产”的定义,以及如何变现的发展趋势了解“数据仓储”在数字平台中的定位,及其与大数据之间的关联了解“实时”与“离线”数据仓储的逻辑与实际运作差异熟悉企业建构数据仓储及其相关应用,所需具备的核心技术能力了解如何识别与规避实,在企业云进行数据仓储应用建设的可能风险 【课程特色】方法,知其然;科学,亦知其所以然;实战,真实案例解析【课程对象】企业领导人,CEO(首席执行官),CFO(首席财务官),CMO(首席市场官),CIO(首席信息官),CSO(首席安全官),COO(首席运营官),营销业务主管,战略规划业务主管,信息科技部相关主管,信息科技部资深架构师 【课程时间】6小时 【课程大纲】 “数据仓储”,“OLAP”与“数据挖掘”三者彼此之间的关系为何?“大数据平台”的框架与内涵“数据仓储”的定义与内涵“OLAP”的定义与内涵“数据挖掘”的定义与内涵案例分析/研讨 – 通用电子 财务总账决策分析 “数据仓储”的特性为何?反映历史数据的变化数据相对稳定面向业务主线基于业务/事务来集成数据实时 vs. 离线案例分析/研讨 – AWS 客服 客户行为分析与状况处理数据仓储的构建与实践创建数据仓库数据前置处理(ETL:Extract, Transform, Load)OLAP/BI 的应用理念与相关工具案例分析/研讨 – 台积电 (TOM:Total Ordering Management)“OLAP”的分类基本架构为何?“OLAP”与“OLTP”的区别“OLAP”的分类基准“OLAP”的基本操作“OLAP”的选型考量如何透过大数据平台科技,使能数据资产变现?数据资产的定义与内涵操作数据存储(ODS:Operation Data Store)数据集市(DM:Data Mart)数据湖(DL:Data Lake)数据中台数据治理的重要性与必要性案例分析/研讨 – 富士康 无灯工厂如何识别与规避数据平台建设与运维过程中的风险?缺乏可持续运作的数据治理机制缺乏全方位风险管控的体系缺乏数据类相关人才(治理,管理,运维)案例分析/研讨 – 丰田 东京奥运“无人运输”云转型建设课程总结 & 答客问  

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